综述:环境可持续食物选择的信息助推:一项现场研究的元分析

《Food Policy》:Information nudges for environmentally sustainable food choices: A meta-analysis of field studies

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月18日 来源:Food Policy 6.8

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   摘要 我们对过去15年发表的实地研究进行了元分析,以检验信息助推(information nudges)能否在真实场景中促进环境可持续的食品选择、哪些类型的信息助推能引发更强的行为反应,以及其效果在何种条件下有所差异。基于45篇文章中63项实地研究的143个效应量,我们发现

  

摘要

我们对过去15年发表的实地研究进行了元分析,以检验信息助推(information nudges)能否在真实场景中促进环境可持续的食品选择、哪些类型的信息助推能引发更强的行为反应,以及其效果在何种条件下有所差异。基于45篇文章中63项实地研究的143个效应量,我们发现信息助推在促进环境友好的食品选择方面平均产生了一个虽小但具有统计显著性的效果。我们将信息助推划分为五种常见类型:描述性可持续性标签、评价性可持续性标签、社会规范、享乐诉求以及对可持续食品选择的呼吁。没有明确证据表明这五种类型中任何一种的效果大于其他。相反,结果表明信息助推的效果会因研究设计、干预持续时间、实施年份、场景和结果衡量指标的不同而有所变化。具体而言,采用前后测设计并设有对照组的干预效果大于没有对照组的;干预持续时间较短的效果较大;2020年之前实施的效果大于2020至2025年之间实施的;在场地外就餐场所进行的效果大于在场内食堂进行的。信息助推在减少不可持续食品选择方面往往比在增加可持续食品选择方面更为有效。尽管如此,所有所检验的调节变量类别下,效应量估计值仍然保持较小。

引言

当前的食品体系对环境造成了巨大压力。联合国粮农组织(FAO,2025)报告指出,全球食品生产和从农场到餐桌的物流约占全球能源消耗的30%和温室气体排放总量的31%。食品体系的水足迹同样可观,灌溉农业约占全球淡水取用水量的70%(FAO,2020)。随着环境挑战不断加剧,推动食品体系可持续性已成为日益受到关注的政策议题。消费者是这一转型的关键,因为其消费模式塑造了生产者的决策以及沿食品供应链的资源配置(Lusk和McCluskey,2018;M?hring等,2024)。例如,对资源密集型食品需求的增加与更大的资源消耗和环境污染相关,而向更具可持续性的替代品的转变则可以减少环境影响并促使生产者采用更资源节约的做法(Poore和Nemecek,2018)。

作为低成本、非侵入性和可扩展的干预手段,信息助推作为引导消费者走向更具环境可持续性的食品选择的一种方式,越来越受到关注。Thaler和Sunstein(2008)将助推定义为"选择架构中能够以可预测的方式改变人们行为的任何方面,既不禁止任何选项,也不显著改变其经济激励"。信息助推指的是嵌入在选择架构中的信息提示。[脚注1] 这类助推试图通过呈现及时、简化和易于获取的信息提示(如标签、视觉信号和简短信息)来影响决策。信息助推在食品领域应用广泛,尤其用于鼓励更健康的食品选择,例如美国的营养成分表和智利及墨西哥的包装正面警告标签(Reyes等,2019;Crosbie等,2023;Liu等,2025)。利用信息助推来促进环境可持续的食品选择则相对较新,但已迅速扩展。这种日益增长的政策兴趣体现在诸如欧盟2020年"从农场到餐桌"战略(该战略制定了可持续食品标签的框架)等倡议中(European Commission,2020)。

在本综述中,我们对2010至2025年间发表的实地研究进行元分析,以回答三个紧迫问题:(1)信息助推是否能在真实场景中有效促进环境可持续的食品选择;(2)哪些类型的信息助推能引发更强的行为反应;(3)其效果在何种条件下有所差异。我们区分了五种常用于促进环境可持续食品选择的信息助推类型(描述性可持续性标签、评价性可持续性标签、社会规范、享乐诉求以及对可持续食品选择的呼吁),每种主要通过认知或情感路径发挥作用。我们在分析中还考虑了一系列其他潜在调节变量,包括研究设计、干预持续时间、实施年份、场景和结果衡量指标。在方法上,我们采用三级随机效应元分析模型来估计信息助推的总体平均效果,同时考虑研究内和研究间的异质性(Konstantopoulos,2011;Van den Noortgate等,2013)。在此框架内,我们进一步估计多元元回归模型,以检验助推效果是否因类型和其他潜在调节变量而异。

我们的研究对助推环境可持续食品选择这一文献做出了三点关键贡献。第一,我们弥合了广泛考察助推效果的综述(例如Vandenbroele等,2020;Blackford,2021;Pandey等,2023;Sch?ufele-Elbers等,2025)与关注特定类型信息助推的综述(例如Bastounis等,2021;Potter等,2021;Rondoni和Grasso,2021;Majer等,2022;Winterstein,2022;Tiboni-Oschilewski等,2024;Pollicino等,2025;Izcue和Palmeiro-Silva,2026)之间的差距。通过本综述,我们提供了关于信息助推在促进环境友好食品选择方面有效性更为整合和细致的理解,并确定了需要进一步研究的方向。第二,本综述补充了主要依赖实验室或基于调查证据的既往综合研究。既定意图与实际购买行为之间存在一个有据可查的差距。这一关切在环境友好商品的评价中尤为相关,因为在缺乏真实经济激励的情况下,个体可能会夸大其环境友好意图(Murphy等,2005;Wuepper等,2019)。此外,真实世界食品选择环境固有的复杂性和噪声也可能进一步塑造信息助推的有效性(Cohen和Babey,2012)。通过综合实地证据,我们揭示了这些信息助推在现实约束下的表现。第三,我们采用元分析方法估计信息助推的总体平均效果,并探索潜在异质性来源。基于这些贡献,本综述为旨在通过信息助推促进环境可持续食品选择的政策制定者、实践者和其他利益相关者提供了实用的、基于证据的启示。

鉴于信息助推和环境可持续食品选择这两个概念都存在概念模糊性和广泛范围,明确划定本综述的范围至关重要。"信息助推"一词及其相关表述(如"信息助推""基于信息的助推""带有信息的助推")在近期文献中使用日益增多,但其定义仍不一致,且常被与其他基于信息的干预相混淆。鉴于这一概念模糊性,我们沿三个维度界定了本综述所考虑的信息助推范围:(i)策略:提供决策相关信息提示以重塑消费者对现有选项的认知;(ii)位置:将这些信息提示放置在接近或处于选择点的地方;(iii)设计:采用简洁而显眼的格式以促进高效信息处理。本综述排除的是旨在通过审议性论证说服消费者的基于信息的干预,如信息宣传活动和教育(Vandenbroele等,2020)。我们也排除选择点之外提供的基于信息的干预,如购买后反馈。在这些排除之外,我们也不考虑明确针对非环境目标(如公共健康促进)而设计的信息助推,即使它们可能产生附带的环境协同效益。

可持续食品选择通常被视为多维度的,涵盖环境、健康和社会经济考量(FAO和Bioversity International,2012)。在本综述中,我们特别关注环境可持续的食品选择。尽管关于何为环境可持续食品选择仍存在持续争论(Lee等,2026),但解决这一问题超出了本综述的范围。相反,我们借助现有综述来确立纳入标准(Th?gersen,2010;Reisch等,2013;Abrahamse,2020;Vermeir等,2020;Vandenbroele等,2020;Blackford,2021;Hoek等,2021;Ran等,2024)。广义上,环境可持续的食品选择是指最小化食品全生命周期中的负面环境影响,重点关注温室气体排放、土地和水资源利用、生物多样性丧失和能源消耗。通常被认可的做法包括选择低碳足迹和低加工食品、增加果蔬摄入量以及减少肉类和乳制品摄入。选择有机、时令和本地食品在过去综述中也被视为环境可持续。上述所有食品选择均在本综述范围之内。需要注意的是,可持续食品包装和减少食品浪费不在本综述考虑范围内,因为我们的关注点在于食品产品本身和消费者食品选择。

章节片段

概念框架

本节中,我们构建了一个将信息助推与消费者食品选择向更具环境可持续性选项转变联系起来的概念框架。具体而言,我们概念化了不同类型的信息助推如何通过认知或情感路径影响消费者食品选择,以及助推效果如何随研究特征(研究设计和干预持续时间)、实施背景(实施年份和场景)和结果衡量指标的变化而有所不同。

文献检索

Web of Science被指定为主要检索数据库,因为它具有广泛的跨学科同行评审期刊覆盖范围。我们另外查阅了Scopus、AGRICOLA和EconLit以确保更广泛的学科覆盖。表1报告了使用SPICE框架(场景、人群、干预、对照、评价)构建的检索词(Booth,2006)。[脚注3]

元分析方法

本元分析采用三级随机效应元分析模型,该模型区分了效应量层面的抽样误差、研究内异质性和研究间异质性。相对于传统的二级随机效应元分析模型,这些模型包含一个额外的研究内异质性方差分量,使我们能够在保留同一研究中多个效应量的同时,考虑其潜在依赖性。[脚注7]

纳入文章概览

表2按助推类型和场景列出了综述所纳入的47篇文章。[脚注10] 几篇文章出现在多个单元格中,因为它们报告了在助推类型或场景下不同的多个研究和/或干预。因此,该表包含59个条目。其中,29个(49%)提供了支持信息助推有效性的证据,而6个(10%)报告了适得其反的效果,且

讨论

本节中,我们首先结合先前文献对元分析的主要发现进行解读。接下来,鉴于多元模型未能解释的研究内异质性仍然相当大,我们简要讨论了一些在纳入文章中识别出但因数据有限而未纳入我们元分析的其他调节变量。最后,我们讨论了本综述的局限性并提出未来研究方向。

结论

减少食品体系的环境足迹需要大量需求端改变。鉴于信息助推作为促进环境可持续食品选择手段的兴趣日益增长,我们对过去15年发表的实地研究进行元分析,以评估这些助推的有效性。基于63项实地研究的143个效应量,我们发现信息助推在真实场景中对环境友好食品选择具有虽小但显著的总体平均效果。

CRediT作者贡献声明

Ming Ge:撰写——审阅与编辑、撰写——原始草稿、可视化、方法论、调查研究、正式分析、数据管理、概念化。Grace Melo:撰写——审阅与编辑、撰写——原始草稿、验证、监督、方法论、调查研究、概念化。Valentin D. Picasso:撰写——审阅与编辑、验证、监督、资金获取。Di Fang:撰写——审阅与编辑、验证、监督、方法论、调查研究、资金

利益冲突声明

作者声明他们没有已知可能影响本文所报告工作的相互冲突的财务利益或个人关系。

致谢

本工作由美国农业部国家食品与农业研究所AFRI可持续农业系统协调农业项目(SAS-CAP)资助,项目编号2021-68012-35917。

Ming Ge | Grace Melo | Valentin D. Picasso | Di Fang

佛罗里达大学食品与资源经济学系,美国佛罗里达州盖恩斯维尔
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